如何在本地加载Google Colab训练的ktrain模型用于CSV数据测试

要加载你在Colab中保存的Final_Model文件夹，只需使用ktrain提供的load_predictor()函数，具体操作如下：

• 先确保本地环境已安装ktrain及相关依赖（如TensorFlow），未安装可执行pip install ktrain完成安装
• 在代码中导入ktrain库
• 调用ktrain.load_predictor()并指定模型文件夹路径完成加载

修改后的完整代码如下：

import pandas as pd
import ktrain  # 导入ktrain库

# 加载本地的Final_Model文件夹
predictor = ktrain.load_predictor('Final_Model')

df = pd.read_csv('Testing_Data.csv')
responses = []
for idx,query in enumerate(df['Query']):
  resp = predictor.predict(query)
  responses.append(resp)
df['predicted'] = responses
df.to_csv('Final_Data.csv', index = False)

注意事项：

• 确保Final_Model文件夹和你的运行脚本在同一目录下，若不在同一目录需传入完整路径（如'./your/path/Final_Model'）
• 本地ktrain版本建议和Colab训练时的版本保持一致，避免出现兼容性问题

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ujjwal Karnani